Voice of Customer 및 피드백 분석을 위한 AI

고객 피드백은 정보의 금광이지만, 수천 개의 리뷰를 수동으로 읽는 것은 불가능한 작업입니다. 현대의 인공지능은 품질 보증 및 지원 팀이 방대한 양의 고객 데이터를 효율적이고 정확하게 처리할 수 있도록 해줍니다. 이 코스에서는 Large Language Models (LLMs)와 현대적인 텍스트 분석 기술을 활용하여 Voice of Customer (VoC) 조사의 힘든 작업을 자동화하는 방법을 배웁니다. 비정형 텍스트를 명확한 지표로 변환하고, 피드백을 자동으로 분류하며, 주요 문제가 되기 전에 새로운 트렌드를 포착하는 방법을 배우게 됩니다. 배울 내용: - 비즈니스 데이터를 위한 AI 및 자연어 처리의 기본 개념 이해. - 복잡한 리뷰에서 감정과 의도를 추출하기 위해 현대적인 prompt engineering 기술 적용. - CSAT 설문의 대규모 데이터셋을 분석하여 고객 만족의 핵심 동인 파악. - 비정형 피드백을 실행 가능한 제품 및 서비스 개선 사항으로 분류. - 고객 피드백 데이터베이스를 효율적으로 쿼리하기 위해 vector search와 같은 기초 개념 탐구. - 일일 또는 주간 고객 지원 상호작용을 요약하기 위한 자동화된 워크플로우 설계. 커리큘럼은 필수적인 AI 용어와 기초 개념으로 시작하여 실용적인 텍스트 기반 실습으로 이어집니다. 실제 시나리오를 읽고, 데이터 포맷팅 전략을 검토하며, AI 분석을 위해 피드백을 구조화하는 방법을 보여주는 prompt 템플릿을 학습합니다. 완전 초보자를 위해 설계된 이 텍스트 기반 코스는 사전 프로그래밍이나 데이터 과학 경험이 필요하지 않으며, 고객을 더 잘 이해하고자 하는 열정만 있으면 됩니다. 오늘 학습을 시작하여 조직이 고객의 목소리에 귀를 기울이는 방식을 혁신해 보세요.